画像処理第10章
第10章
10.1色の説明
色の特徴と他の視覚的特徴の違い（強調）
カラー機能は、画像の基本的な機能の1つです。
カラー機能は、画像の検索と認識で最も広く使用されている視覚機能です。他の視覚機能と比較して、画像のサイズ、方向、画角への依存度が低いため、安定性が高くなります。
色の説明には、単純なグレースケール機能とヒストグラム機能が含まれています。
10.1.1単純なグレースケール機能（理解してください）
灰色の平均、灰色の最大値、最小値、中央値、順序値、分散などを含みます。
10.1.2ヒストグラムの特性（理解してください）
画像のグレースケールヒストグラムは、画像のグレースケール確率密度の推定値と見なすことができます。次の機能を含む：平均、分散、エネルギー、エントロピー
10.2テクスチャの説明
布のパターン、草、レンガの床などの繰り返し構造は、テクスチャと呼ばれます。一般的に言えば、テクスチャ画像の画素のグレーレベルの空間分布パターンの記述である、項目のテクスチャ反射ような粗さ、滑らかさ、粒度、ランダム、および標準化などを、。
10.2.3グレーレベルの共起行列
グレーレベル共起行列法は、テクスチャ特性を記述するための重要な方法の1つであり、テクスチャの粗さと繰り返し方向をより正確に反映できます。
上の図は、0度で距離が1の灰色の共起行列です
（x軸の正の方向は0度で、度の増分は反時計回りです）
共起行列は、画像テクスチャの主な特性を反映できます。平坦な領域、粗いテクスチャ領域、および互いに近いピクセルは、一般に同様のグレーレベルを持ちます。したがって、距離dが小さい場合、対角要素と近くの要素の値は大きく、テクスチャは細かくなります。の各要素の値この領域の共起行列は比較的均一です。
10.2.4スペクトル特性
スペクトル機能は、フーリエスペクトルに基づくテクスチャ記述です。グローバルテクスチャパターンは空間領域で検出するのは困難ですが、周波数領域に変換すると簡単に区別できます。
スペクトルテクスチャは、周期モードまたは非周期モードと周期モードの違いを区別するのに非常に効果的です。一般に、グローバルテクスチャモードは、エネルギーがフーリエスペクトルに非常に集中している領域、つまりピーク突起に対応します。
10.3境界の説明
境界の記述では、主にエリアの外部特性、つまりエリアの境界を使用してエリアを記述します。
10.3.1境界式
10.3.1.1チェーンコード
（1）定義
チェーンコードは、指定された長さと方向で連続して接続された直線セグメントで構成される境界線を表すために使用されます。
通常、この表現方法は、線分の4つまたは8つの接続に基づいています。
各段落の方向は、デジタルナンバリング方式を使用してコード化されてい
ます。上の図は、8方向のチェーンコードです。
（2）チェーンコードの正規化
一方向に循環して自然数の値を最小化し、変換後のチェーンコードの始点をこの境界の正規化されたチェーンコードの始点として使用します。たとえば、4ウェイチェーンコード10103322の正規化されたチェーンコードは01033221です。
10.3.1.2ポリゴンは似ています
収縮または集約または分類に基づくポリゴン法を使用して、境界を決定します
10.3.2境界記述機能
境界の長さ、直径、長軸、短軸、離心率、曲率を含む
10.4エリアの説明
10.4.1簡単なエリアの説明（エリア、重心）
10.4.2トポロジーの説明（穴、接続の数、オイラー数=接続の数-穴の数）
10.4.3形状の説明（真円度、偏心）
10.4.3.1形状パラメータ
上記の式から、真円度F、円周B、面積Aがわかります。連続面積が円形の場合、Fは1であり、他の形状の場合、Fは1より大きくなります。つまり、面積が円の場合、Fの値は最小になります。
ほぼ真円度に加えて、偏心もあります：一次軸と二次軸の比率
10.4.4モーメント
領域Rがその内部点の形でのみ与えられる場合、モーメント機能を使用してそれを記述することができます。これは、サイズ、回転、および平行移動の変化に対して不変です。